一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其首先获取待评价的多个指标数据，并将其存入消息队列，接着对消息队列中的指标数据进行读取，再使用转换函数得到格式化的指标数据；随后使用聚合函数作为评价分析算子对格式化的指标数据进行聚合窗口处理和阈值处理分析，以获取多个处理后的指标数据；然后针对多个处理后的指标数据中的各项指标生成对应的规则文件，由此所有规则文件共同构成预警规则文本数据；再将预警规则文本数据存入消息队列；接着再使用流式处理引擎的广播处理函数对获取的指标数据以及规则数据处理。本发明专利技术能够解决现有大数据平台动态指标评价方法存在的代码的冗余且复杂，复用性差，代码修改繁琐的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息，更具体地，涉及一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法和系统。

技术介绍

1、通过对大数据平台服务器性能指标进行评价，一方面可以有效判断服务器是否出现性能下降,是否存在性能瓶颈；另一方面是当发生性能瓶颈时,通过对服务器通过性能指标进行评价,可以快速定位问题是由何种原因所导致。大数据平台服务器性能指标评价大多都是对大数据平台服务器的数据处理吞吐量、单笔处理时延、cpu使用率、内存使用率等指标进行动态评价。针对这些服务器性能指标，有着不同的评价目标，如对单项标进行是否达标、是否异常、稳定性以及发展趋势等评价，以及对多项指标进行综合评价。

2、由于现有的针对大数据平台性能指标评价方法大多是单一的，局限于一种或特定的指标去实现评价的，这样的大数据平台性能指标评价方法只针对一种或特定的性能指标，一整套代码只能针对特定的大数据性能指标进行评价。

3、然而，上述方法都存在一些不可忽略的缺陷：

4、第一、代码的冗余且复杂，而且复用性差，代码修改繁琐；

5、第二、局限性很大，只能应用于特定的指标项，无法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，指标数据包括CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、以及服务器集群名称。

3.根据权利要求1或2所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，步骤(3)包括以下子步骤：

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，步骤(6)是通过流式处理引擎的广播处...

【技术特征摘要】

1.一种基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，指标数据包括cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率、以及服务器集群名称。

3.根据权利要求1或2所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，步骤(3)包括以下子步骤：

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的基于流式计算的大数据平台动态指标评价方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于流式计算的大数据平台动...

【专利技术属性】
技术研发人员：李成华，李炎，曾柏熙，江小平，石鸿凌，丁昊，何湘竹，
申请(专利权)人：中南民族大学，
类型：发明
国别省市：